[发明专利]一种电力调度故障处理操作量预测方法

权利要求书

1.一种电力调度故障处理操作量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1、获取电网故障历史数据；

步骤S2、对电网故障历史数据进行量化处理，形成电力调度故障处理操作量数据，对气象数据和电力负荷进行标签化处理；

步骤S3、对量化处理后的数据按SMOTE算法进行样本平衡；

步骤S4、基于平衡后的数据搭建线性拟合模型，根据数据权重甄选关键的训练数据类型；

步骤S5、确定并搭建DBN模型；

步骤S6、调节网络参数、选择适宜训练算法，利用电网故障历史数据对DBN模型进行训练；

步骤S7、利用DBN模型预测将来一段时间内的电力调度故障处理操作量。

2.根据权利要求1所述的电力调度故障处理操作量预测方法，其特征在于，所述对电网故障历史数据进行量化处理包括：

步骤S201、以某一时间单位作为区间划分，将该某一时间单位内的每一项电网故障类型赋予分值，同一类电网故障类型分值相同，电网故障将转化为直观反映调度故障处理操作量的分值；

步骤S202、统计该某一时间单位内同一类电网故障类型出现的次数，计算同一类电网故障类型的总分值，形成量化的电网故障操作数据。

3.根据权利要求2所述的电力调度故障处理操作量预测方法，其特征在于，所述时间单位按小时或天为单位。

4.根据权利要求2所述的电力调度故障处理操作量预测方法，其特征在于，所述同一类电网故障类型的总分值＝每一项电网故障类型的单一分值×该电网故障类型出现的次数。

5.根据权利要求1所述的电力调度故障处理操作量预测方法，其特征在于，所述关键的训练数据类型包括气温、降雨量、云量、气压、风速、电力负荷。

6.根据权利要求1所述的电力调度故障处理操作量预测方法，其特征在于，所述电网故障历史数据包括故障时的气象数据、电力负荷。